Cómo Emergent permite crear apps con solo escribir un prompt
Una plataforma no‑code basada en IA, Emergent, genera aplicaciones completas desde una descripción en texto, y ya cuenta con millones de usuarios a nivel global.
Tema
Una plataforma no‑code basada en IA, Emergent, genera aplicaciones completas desde una descripción en texto, y ya cuenta con millones de usuarios a nivel global.
Anthropic habló del riesgo de la IA 5 veces por cada mil palabras en 2026, ocho veces más que OpenAI. Esa exposición habría influido en la decisión de EE. UU. de bloquear a extranjeros el acceso a sus últimos modelos, Mythos y Fable.
El cierre inesperado de Claude Fable 5 lleva a Migue Baena IA a analizar la diferencia entre comprar IA, alquilarla y desarrollar modelos propios, con énfasis en privacidad, costos y adaptabilidad para empresas latinoamericanas.
La promesa de Subquadratic de acelerar 12 veces los LLM suena atractiva, pero sin pruebas públicas y auditorías independientes arriesgamos otro episodio de IA Theranos.
Un experto de YouTube desglosa el modelo de lenguaje de OpenAI, explica su arquitectura y muestra casos prácticos de uso en empresas, educación y accesibilidad.
In the Weights consulta varios LLM para asignar un puntaje de “fuerza” que indica cuántas veces un nombre aparece en sus respuestas, ofreciendo un ranking de “recuerdo” en la IA.
Anthropic detalla siete métodos para dirigir a Claude Code: CLAUDE.md, Rules, Skills, Subagents, Hooks, estilos de salida y prompt del sistema. Conoce sus diferencias y cómo aplicar cada uno en tu flujo de desarrollo.
La desaparición de Claude Fable 5 muestra los riesgos de depender de IA externa. Exploro por qué las empresas latinoamericanas deben apostar por modelos locales, privacidad, costos controlados y adaptación regional.
UBP2 muestra que usar la incertidumbre como motor de exploración reduce drásticamente las consultas de preferencia, corta costos y minimiza riesgos de sesgo y privacidad. Es hora de que la industria lo adopte como estándar.
El científico detrás de AlphaFold, John Jumper, deja Google DeepMind después de casi nueve años, tomará un breve receso y luego pasará a Anthropic, en una jugada que intensifica la guerra por talento en inteligencia artificial. Su salida es relevante porque Jumper lideró uno de los avances científicos más importantes de la IA aplicada a la biología: la predicción masiva de estructuras proteicas. El movimiento también representa un golpe simbólico para Google, que ya ha perdido otras figuras clave frente a competidores como OpenAI. Para Anthropic, la incorporación refuerza su perfil más allá de los asistentes conversacionales y abre la puerta a nuevas líneas de investigación en ciencia, salud y descubrimiento de fármacos.
El ganador del Nobel de química y líder de AlphaFold, John Jumper, abandona Google DeepMind tras casi nueve años y pasará a la startup rival Anthropic.
El proveedor francés OVHcloud planea entrenar su primer modelo de lenguaje grande usando el superordenador europeo Jupiter, con una inversión estimada de 200 M €, y busca abrirlo al público cuando alcance los niveles de rendimiento esperados.
El superordenador Rikyū de Riken simboliza potencia y cultura, pero su valor real dependerá de políticas de acceso abierto, reproducibilidad y vigilancia contra sesgos que protejan a la investigación global.
Expertos proponen que gobiernos inviertan ahora en herramientas de regulación flexible, mientras investigadores exploran computadoras neuronales y modelos que podrían disparar un crecimiento económico sin precedentes.
Samsung Electronics pone a disposición de todos sus empleados ChatGPT Enterprise y Codex, una de las mayores instalaciones empresariales de OpenAI, para impulsar productividad en I+D, fabricación y marketing.
Los buscadores de notoriedad como In the Weights convierten la aparición en modelos de lenguaje en una moneda de status, generando sesgos, sobre‑optimización y una economía de la visibilidad que afecta a la investigación y al negocio.
El nuevo AI Control Roadmap de DeepMind plantea una arquitectura de defensa en profundidad que combina alineación inicial, supervisión continua y respuestas escalonadas, ofreciendo a los ejecutivos una hoja de ruta para mitigar riesgos antes de que los agentes superen el control humano.
The Atlantic publica un buscador con más de 20 millones de canciones usadas para entrenar generadores de música IA, exponiendo riesgos de derechos y prácticas de scraping.